一个学生上完我的AI课,开始怀疑自己到底算不算创作者本文系国家艺术基金2026年度艺术人才培训资助项目《演艺行业生成式人工智能应用创编人才培训》学员成果。项目主体：武汉大学国家文化发展研究院。作者：冯子轩，河南豫剧院。因为是结项的一个报告，所以子轩写的特别规整。这个报告有他的思考，也有他与AI的探讨共创，本就不是一个简单的读后感。给我看到，我还挺意外的，当时就是一天的课程，时间很短，我尽可能把我这几年的一些思考和探索，压缩输出。但同学们给了我很多正向的反馈，比如子轩的这篇总结，就写的比我讲的好。这里征求了子轩和国家艺术基金项目的同意，我就全文转载。再次致谢。
摘要
当AI抹平了打光、剪辑、调色等技术门槛，“术”的工程价值正在降低；而审美、取舍、判断等“道”的能力，恰恰是AI无法生成，也无法判断对错的东西。本文以陈洪伟老师的课程为思考起点，将从中获得的启发延伸至对“术与道”关系的探讨，结合塔可夫斯基、侯孝贤、是枝裕和、贾樟柯、诺兰、奉俊昊、宫崎骏等导演的创作实践，从叙事与讲故事、情绪与情感、“真小实”世界观三个维度展开，追问AI时代创作者的核心价值所在，并给出从“术的执行者”到“道的主导者”的三层转型路径。关键词
AIGC；术与道；叙事；情感；世界观；塔可夫斯基；贾樟柯一、引言
2026年夏天，我入选了国家艺术基金2026年度艺术人才培训资助项目《演艺行业生成式人工智能应用创编人才培训》，承办方是武汉大学国家文化发展研究院。那几周集中研修，影视、戏剧、舞台、文旅各路同行凑到一块儿，天天围着“AI时代还怎么搞创作”较劲。最戳我的，是陈洪伟老师的课。他是资深电影制片人、监制，北师大艺术与传媒学院硕导，也是AIGC视听语言很早就在跑的人。可他没把这课讲成软件说明书——课名就叫“认知重生”“新结构新方法”，他翻来覆去逼我们想一件事：AI改没改创作主体？改没改生产关系？改没改艺术存在的意义？他特别提到一个让人后背发凉的点：AI不只是工具，它正在介入人的思维。当你习惯了向它提问、从它那里获取反馈，你的创作冲动到底还有多少是真正属于你的？人与AI的边界正在模糊，这才是最大的危机。[12]他有一句话我记到现在：别学工具，要去碰认知的底层逻辑；别练操作，要去重构创作的范式。[6]说白了，人被AI抹平的只是“术”，真正要抢的是“道”——这，就是我写这篇文章的起点。这几年AIGC渗进了影像创作的每一个缝里。文本生成、分镜预演、智能剪辑、虚拟拍摄，过去一个团队干几个月的活，现在一个人、一块屏幕就跑通了。“人人都能拍”早不是口号，是已经发生在横店、发生在你手机里的事。技术把生产力放出来了，可也放出一股说不清的慌。算法推荐和模板化生产在改观众的胃口，门槛一低、同质内容一涌，连“作品”和“产物”的边界都开始发糊。创作这门本来要慢慢熬的手艺，眼看着滑成了一个能随时调用的功能。这股慌不是空穴来风。一边是审美预期被算法重新捏了一遍，一边是大量低门槛、高相似的内容灌进来，“作品”和“产物”的界线越来越淡。创作，好像正从一门靠长期积累的手艺，滑向一种即点即用的功能。正是在这个当口，这篇文章想逼问一个问题：当AI把“术”抹平，创作者手里还攥着“道”吗？说具体点——技术门槛塌了，到底是把创作解放了，还是把那些AI生成不了、只能人去做的判断和取舍给盖住了？审美、叙事、情感、世界观，看着软，恰恰是最难被AI僭越的地带；可当工具足以以假乱真，人还愿不愿意去磨这些本事？这篇文章不打算给个乐观还是悲观的结局，只想借着几部作品、几位创作者的实践，把问题摊开来聊。这篇文章的目的不在评判AI工具的好坏，而在厘清一件事：在“术”被算法抹平之后，创作里到底什么才是换不掉的。借着研修期间攒下的那点理论和体悟，我想从叙事、情感、真实感和创作者的位置这几个角度去拆，说明“道”为什么生成不了，也外包不出去。往小了说，这关乎每个被技术推着走的创作者怎么给自己定位；往大了说，它接着项目课上那个没说完的问题——人，到底还掌不掌握定义权。算是一个一线学习者，给AIGC时代的创作主体性研究，添的一笔微观注脚。二、工具没了你，还剩什么
有件事说出来不太好听，但事实就是这样：你练了十年的手艺，AI十分钟就学会了，而且比你更快、更稳、更不知疲倦。先看几个真实的行业切片。2024年影视工业网的调查显示，已有超60%的从业者在工作中引入AI。到了2025年，效率提升变得直观：一支传统流程需3周、预算50万的广告，在AI工作流下5天便可完成80%，成本骤降至15万。这种变革直接冲击了就业市场，脉脉《2025年度人才迁徙报告》指出，传统影视后期岗位需求下降约30%，而“AI视觉设计师”等新岗位需求却激增超200%。平台的助推更让趋势加速，2026年第一季度，抖音、快手上带“AI创作”标签的微短剧数量环比暴增近400%。高盛在2025年的报告中也预测，生成式AI有望在未来五年重塑超三分之一的创意工作流程。横店已有特效公司关闭了运行十年的传统渲染农场，全面转向AI智能制片。这些数字放在一起，说明一件事：打光、剪辑、调色、分镜这些曾经需要三年入门、十年精进的手艺，正在被系统性地填平。一个人花了十年垒起来的护城河，AI开着推土机就过来了。来上陈洪伟老师这节课之前，我以为这是一次技术培训：学提示词、学工作流、学怎么让AI跑得更准。结果整节课在逼我回答一个问题：工具没了你，还剩什么？答案很让人不舒服：如果我只是一个会操作工具的人，工具没了，我就没了。[6]仔细想想，做创作这一行的人，在很长的时间里，手艺就是底气。你会打光，你会调色，你会把素材剪得滴水不漏，这些是安身立命的东西。术有门槛，门槛就是安全感。结果AI把门槛拆了，你练了十年的东西它十分钟学会，这时候恐慌是必然的。但课程的真正冲击不是恐慌，而是另一种更让人心虚的发现：当“术”被抹平之后，底下露出来的东西——你的审美，你的取舍，你对“什么值得讲、什么不值得讲”的判断，是空的。这才是问题真正的样子。不是“AI太厉害了，我们打不过它”，而是“AI把那条河填平了，现在大家都站到了同一条起跑线上，然后你突然发现自己根本不知道往哪个方向跑”。《人民日报》2025年有一篇报道说得直接：“越是善于使用AI工具，创作者越需要提醒自己：从鲜活的生活中发现与捕捉，而不只是在大量数据资产基础上模式化地输出。”翻译成大白话就是：AI让你跑得快，但跑得快不等于跑对了方向。[8]这其实触及了一个核心区别：生成“视听材料”与完成“视听表达”是两码事。AI能生成极其精美的画面、音效，那是“材料”；但为什么要选这个画面、为什么在这个节点用这个声音，这才是“表达”。AI可以提高一个人的生成能力，却不能自动提高他理解世界的能力。材料是死的，表达才是活的。没有人的选择，AI生成的海量材料，不过是一堆华丽的垃圾。所以这件事说到底，不是人和机器的战争，是人自己的战争。AI抹平的是“术”，暴露的是“道”，是那个你绕不过去，也找不到捷径的东西。以前你可以用技术好来掩盖审美空，现在遮不住了。技术大家都一样好了，剩下比的就是：你用什么画面、什么节奏、哪一段沉默，让人胸腔往下坠。那个东西，AI给不了。不是因为它技术不够，是因为它根本没活过。但“道”的讨论对很多人来说太远了。眼下更紧迫的问题是就业岗位。2026年上半年，横店群演接单量同比下滑了70%，新浪娱乐行业研究院预测AI将冲击影视行业60%到80%的传统表演岗位。刚大学毕业的周楠做了三个月AI短剧导演后离职，理由很简单：“不是在做创意，是进了一条没有尽头的流水线。”资深AI漫剧承制人墨小满更直接：零基础培训七天就能上手，年后三个月，身边工作室倒闭了一半。“工具没了你，还剩什么？”不再是哲学追问，变成了生存账单。三、叙事不是讲故事
这个说法，你第一次听的时候可能觉得有点玄。但如果你看过《乡愁》，看过那个男人举着蜡烛一遍一遍走过空荡荡的温泉池，那个场景里没有任何“情节推进”，没有冲突，没有反转，甚至几乎没有台词。但你看着那个蜡烛的火苗在水面上飘，胸腔里有一种东西在往下坠。你说不清那是什么，但你知道自己被击中了。讲故事是术。起承转合、三幕结构、冲突设置、高潮反转全是可以学、可以练、可以被AI模仿的东西。你给AI喂足够多的剧本，它能给你生成一个结构严丝合缝的故事。事实上它已经在做了：AI写剧本，初稿和人工作品的相似度越来越高，创作时间被压缩了近半。结构、节奏、起承转合这些“术”的活儿，AI已经能做到“神似”。但叙事不一样。叙事是你选什么画面、用什么节奏、在哪一个瞬间切到哪一张脸。是你决定让人物多停两秒、还是立刻跳走。是你判断观众需要在什么时候喘一口气、什么时候不能给这口气。这些选择里没有“对错”，只有“对不对”。对的那个，来自你的生命经验、你的审美积累、你童年时候看过的那片天空的颜色，这些东西AI没有，也永远不会有。塔可夫斯基的电影里充满了这种东西。《乡愁》里那根蜡烛，《镜子》里风吹过荞麦田的长镜头，《安德烈·卢布廖夫》结尾那段突然切到彩色圣像画的沉默。这些都不是“讲”出来的，是在时间本身里“长”出来的。他说电影是雕刻时光，意思是：你不往时间里塞故事，你只是把时间拿在手里，削掉多余的，剩下的就是电影。AI最擅长的是往时间里塞东西，塞情节、塞反转、塞金句。但它不知道什么时候该停下来，不知道沉默本身就是语言。[1]《刺客聂隐娘》更是极端。整部电影的对白少到可以用一只手数完，大量的山林、雾气、风吹纱帘。有人问侯孝贤为什么拍这么多“空镜”，他说：“那不是空镜，那是人在时间里。”这句话如果让AI来理解，它大概会开始搜索数据库中所有“人在时间里”的镜头然后做统计分析，但它永远不知道哪个瞬间是对的，因为它不知道人在时间里是什么感觉。[2]这些东西的共通点是什么？是它们都不依赖“讲”。它们是用画面、节奏、沉默、温度来传递的。这些东西没法被拆成“起承转合”，没法被写成“三分钟解说视频”，更没法被AI从数据库里检索出来拼成一个新版本。陈洪伟老师的课上有一个判断：“真正的叙事，无法提供一句话剧情，更不可能被3分钟短视频二创。”这句话翻译过来就是：能说清的，是故事；说不清的，才是叙事。而说不清的东西，恰恰是人唯一剩下的领地。因为AI的工作原理，究其根本，是一个概率模型， 所以它的本质是“取平均”，它给你的永远是最安全、最大概率、最像“正确答案”的那个结果。但创作中最珍贵的东西，恰恰是那些不平均的、不安全的选择。是你所有童年创伤、所有偏见、所有说不清道不明的执念，在某一刻替你做出来的那个决定。这些东西，AI拿不走。不是因为它不够聪明，是因为它没在这个世界上活过一天。这个逻辑不只在艺术片里成立。克里斯托弗·诺兰拍《奥本海默》，三位一体核爆之后，他让整个影院的音响沉默了整整四十五秒，才让爆炸声抵达观众。AI可以生成核爆的任何视觉方案，但它不知道“那四十五秒的寂静”应该持续多久。那不是技术选择，是叙事判断，诺兰知道观众需要多久才能从“看见了”过渡到“被击中了”。同样，《敦刻尔克》里他用谢珀顿音阶（Shepard tone）制造持续上升的焦虑感，AI能算出音阶参数，但算不出什么时候观众需要喘一口气——它没在电影院里坐过。奉俊昊拍《寄生虫》，半地下室和豪宅之间反复出现那条楼梯。拍摄前他和美术指导花了几个月研究坡度，穷人回家下楼梯，富人回家上楼梯。坡度太陡显得刻意，太缓弱化隐喻。AI能生成一百种楼梯方案，但它不知道哪一种坡度是“穷人的疲惫感”而不是“穷人的符号标签”。地下室走廊的宽度，他坚持比标准尺寸窄十五厘米，理由是：“挤过去的时候肩膀会蹭到墙，那种触感就是阶级。”AI的数据里没有一条叫“肩膀蹭到墙的感觉”。动画导演面对的冲击更直接，吉卜力风格如今能在三十秒内被AI生成。但宫崎骏画《千与千寻》里千寻给白龙喂药丸那场戏时，在分镜旁边写了一行字：“她的手不是抓住龙角，是用整个身体的重量压上去。”这个动作指令AI永远写不出来，因为它的数据里没有“一个小女孩用体重压住一条龙的恐惧和决心同时存在”的样本。它能生成“抓住龙角”，生成不出来“用体重压”。它不知道恐惧有重量。皮克斯的历史是一部删改史。《玩具总动员2》交付前九个月被全部推翻重做，不是因为结构有问题，初版三幕清晰，AI打分能拿相当高的分数。推翻它的是拉塞特一句话：“这不是关于玩具被偷的故事，是关于被抛弃的故事。”拉塞特在领养家庭长大，他认得“被抛弃”那个东西。AI不会推翻任何结构完美的剧本，因为它没有“对某个东西认得出来”的能力。克里斯托弗·诺兰在2023年接受《大西洋月刊》采访时曾直言，AI无法真正理解人类意识，因此它“会对电影叙事造成毁灭性打击”。[11]四、情绪可复制，情感不能
有一个区分很重要，但大多数人不太去想：情绪和情感是两回事。从最简单的层面来说，情绪是本能反应：吓一跳、被冒犯、看到爽点兴奋、听到反转惊讶。这些东西的生理基础在边缘系统和脑干，来得快、走得也快，不需要脑子参与太多。短视频工业早就把这一套吃透了：前三秒强刺激制造落差，接着情绪触发“爽、色、愤怒、心疼、恐惧”等然后微量奖励，再来一轮。整个流程是一套可以被枚举、复制、批量生产的模板。AI做得尤其好，因为它天然擅长从海量数据里找到“什么节奏能让人兴奋”“什么反转能让完播率高”。这就是情绪的工业化：可复制、可批量、可被算法优化。术的层面做到极致，确实能骗过眼睛。你刷短视频的时候明明知道那些反转是套路，你仍然会看完它，因为你的边缘系统不听理性指挥。情感是被解释之后的东西。它不走本能那条路，走的是前额叶皮质，你经历过、记住过、在深夜反复咀嚼过的东西。它不是刺激驱动，是经验加工。你能讲述它，能理解它，但你不能“制造”它，因为你没法制造你从来没有过的人生。用电影来说就明白了。AI能精准复刻一个离别场景：车站、背影、行李箱、适时的弦乐推进。所有元素都对，所有节奏都对，技术上滴水不漏。但你看完了可能就是觉得“嗯，挺感人的”，然后就没了。因为它所有的“感人”都来自数据，是千百万个离别场景的加权平均，它不知道这一刻真正重要的是什么。AI可以去大同拍素材，但它不知道站在哪个角度能看到韩三明脸上的那种疲惫。不是技术不够，而是它没有在那个角度站过。是枝裕和的《无人知晓》更极端。电影讲的是四个被母亲抛弃的孩子在东京一间公寓里独自活了一年的真实事件。按照“情绪工业”的逻辑，这种题材有无数个可以煽情的节点，母亲走的那天、最小的妹妹死的那天，任何时候来一段弦乐加特写，观众眼泪就下来了。但是枝裕和全没做。整部电影安静得可怕，孩子们在阳台上种花，用便利店扔掉的过期饭团填肚子，妹妹死了之后哥哥把她装进行李箱拖去埋。所有这一切都是用最平最淡的方式拍出来的，然后你看完了，三天睡不着觉。[3]为什么？因为情绪是“我被感动了”，情感是“我被改变了”。情绪过去就过去了，情感会留在你身体里。《无人知晓》里有一个瞬间我印象特别深：哥哥明把妹妹小雪装进行李箱，坐电车去羽田机场附近埋她。那个行李箱太小了，小雪已经长高了，他得把她的腿弯过来才能盖上盖子。这个细节没有任何煽情处理，就是很平常地、很安静地做完。但你看的时候感到的那种东西，不是被“设计”出来的感动。是枝裕和能拍出这个，不是因为他技术好，是因为他花了很长时间去了解那个真实事件，去想了很久“一个十二岁的孩子在那种处境下会怎么做”。他想的不是“怎么让观众哭”，是“这个孩子到底经历了什么”。情绪和情感的分界线就在这里：情绪是设计出来的，情感是活出来的。陈洪伟老师课上提到一个表述：“大众情感其实是情绪。”这话说得太准了。很多东西你以为自己在“感动”，其实是你的边缘系统在被精准地按压。而真正的情感，那种让你在夜里翻来覆去、让你之后每次路过某个地方都会心里一紧的东西，那是你活过之后才会有的，AI永远碰不到。因为AI没有失去过任何人，没有在某个下午突然想起二十年前的一个画面然后说不出话。它可以算出“离别”的平均值，但平均值不是离别。离别是韩三明站在废墟上的那两分钟沉默，是是枝裕和镜头里阳台上那棵始终没有开花的植物，是你十七岁离家那天后视镜里越来越小的那个身影，这些东西没有数据库，只有你自己。宫崎骏在2016年看过一场AI生成动画的演示，他的反应不是好奇，是“极其厌恶”。他当时说：“我深切地感受到，这是对生命本身的一种侮辱。”这句话听着重，但你仔细想，AI能够精确复刻吉卜力的青绿色调和手绘笔触，它能生成的画面在技术上无懈可击。宫崎骏愤怒的不是技术不够好，而是技术太好了却没有活过。那些画面里没有一个真正淋过雨的人才能画出来的那种潮湿，没有一个人抱着发烧的孩子在深夜医院走廊里走过之后才会用的那种蓝色。AI的“感人”是被算出来的，而宫崎骏知道，被算出来的感人，本身就是对感人的侮辱。五、厕所比宇宙更真实
有一类说法在影视行业特别流行：“我们构建了一个宏大的世界观。”通常这意味着：一张架空大陆的地图、一套自创的语言、一条跨越千年的编年史，以及一堆没人记得住的种族和王国名。这些东西看起来很唬人，但你仔细想想，它们真的让观众相信这个世界存在吗？陈洪伟老师的课里有一句话戳破了这个泡沫：“世界观不是画地图。”他给出了六条打造世界观的原则，第六条最朴素也最关键：“切忌假大空，拥抱真小实。”他甚至拿“遇事不决，量子力学”开涮，当你用一个更大的概念去解释一个空洞的设定，你其实只是在用一个空洞套另一个空洞。[7]“真小实”这三个字看着轻，但对很多创作者来说是最难的一关。因为它要求你放下那些看起来很厉害的宏大叙事，回到最具体、最细碎、最不好看的东西上去，回到一个士兵厕所里的粪坑长什么样，而不是你为他军团的每个人都构思了一本家谱。AI的问题就在这里。它能生成宏大到让人窒息的场景：银河系悬臂上的星际舰队、被战火撕裂的中土大陆、未来城市里层层叠叠的全息投影。它可以把细节做到极致，精细到每一片瓦的纹理、每一根草的倒影。但它永远生成不了一种东西：粗粝。不是技术层面的“精度不够”，而是它不知道什么程度的粗粝才是“对的”。它不知道一张20世纪90年代汾阳县城街边的台球桌应该有多破，不知道一间东京郊外老式木屋里榻榻米应该有多旧。因为它看到的永远是“平均值”，所有县城台球桌的平均破旧程度、所有日式老屋的平均陈旧感。而平均值本身，就是一种假。2025年北影节，贾樟柯用一次亲身实验证实了这个判断。他用AI生成一支短片的场景，剧本设定是“一个山西的村庄”，结果AI连续生成了一星期，出来的全是潮汕的农村。“你看那个建筑就是潮汕的，我们不停地生成，一星期出来的全是潮汕的农村。”贾樟柯说，“这说明数据模型里面缺少北方农村已有的素材、数据，所以它就采集不了。”这不是技术故障，是技术本质的必然，AI永远不会去过汾阳，它看到的所有村庄都是数据里的村庄，而数据里的村庄永远是“平均值村庄”。那个灰里面有煤烟、有黄土、有90年代县城特有的那种“既不是城市也不是农村”的暧昧，这些东西不是数据不够多，是没有数据能装下一个人在那个地方站了二十年的身体记忆。[10]贾樟柯的电影为什么让人相信？因为他拍的汾阳是真的汾阳。[4]他知道一个汾阳县城的小偷口袋里会揣着什么，知道那种灰扑扑的街道在下雨天是什么味道。这种知道，是皮肤和骨头里的，不是数据库里的。《站台》也是，80年代汾阳文工团的年轻人听邓丽君、看港片、梦想去外面的世界。文工团散了又重组，他们在城乡之间来回奔波，梦想一点一点缩水，最后变成“能去一趟省城就好了”。电影里有一段，尹瑞娟在办公室独自听广播里放《是否》，她跟着轻轻跳了几下，那种动作里有二十岁的笨拙、三十岁的疲惫，还有一种说不清但每个人都认得出来的东西：一个人看着自己的梦想慢慢变成日常。这段戏如果让AI来写，它大概会给一个标准化的“梦想破灭”场景：大哭、摔东西、背景音乐推到高潮。但它不会想到让一个人独自在办公室里跳那么几下，因为所有的数据库里都没有告诉它，真正的失落很多时候不是崩溃，只是停了一下然后继续。[5]是枝裕和的《比海更深》也是一样的道理。阿部宽演的良多，一个落魄的中年作家，离婚、拖欠赡养费、偷偷翻母亲家里的钱。整部电影就是台风夜一家人被困在老房子里的十几个小时，吃泡面、翻旧相册、聊一些有的没的。但就是在这些“有的没的”里，你看到了一个男人全部的失败和全部的温柔。母亲在台风夜里说了一句：“我从来没爱过谁比海更深。”这句话是整部电影最重的台词，但它是被藏在一堆家常话里的，就像真实生活里最重的话永远不会被当作“金句”说出来。是枝裕和每次拍“家”，都是从最小的东西拍起：冰箱里剩了什么、玄关的拖鞋摆成什么样、梅子酒泡了几年。他不是在“构建世界观”，他是在还原一个人活过的痕迹。这些痕迹没有宏大可言，但它们比任何宇宙都更站得住。因为真实从来不在大里，在准确里。AI最大的问题不是技术不够好，是它不知道“准确”是什么。因为准确不是靠数据量堆出来的，是靠判断。你在这个世界活过之后，对什么东西应该长什么样的直觉。一个士兵厕所里的粪坑，AI生成出来永远是整洁版的，不是它不知道怎么画脏东西，是它不知道脏到什么程度是“对的”。那个程度，只有你见过真的粪坑之后才知道。这也是为什么AI画不出贾樟柯电影里那种灰，不是颜色取不准，是它不知道汾阳的天到底应该灰成什么样。那个灰里面有煤烟、有黄土、有90年代县城特有的那种“既不是城市也不是农村”的暧昧。这些东西没有标准答案，只有你站在那个地方、闻到那个味道之后留在身体里的东西。“对”从来不是一个技术指标，是一个判断。而判断是道的事。六、往哪走
这篇文章写到这里，其实在反复说同一件事：AI很厉害，但你更厉害，前提是你得做回一个人。不是开玩笑。很多创作者的问题恰恰在于，他们在AI面前把自己当成了另一个工具：你写剧本比我快，你调色比我准，你剪辑比我稳，那我还有什么用？这种比较本身就是把自己放错了位置。你本来就不是和机器比手速的，你是那个决定方向的人。陈洪伟老师的课上引用的一个AI导演的比喻很准确：“人类是种子，AI是养料。”AI有海量的知识、广阔的视野、不知疲倦的算力。但它是随机分布、平均分配的，永远给你一个最安全最平庸的结果。如果你没有自己的“种子”：你的审美、你的判断、你非说不可的东西，那AI给你的画面你根本无从判断好坏，你已经被它驾驭了。反过来，如果你有一粒种子，AI无边无际的知识库就是你的土壤。他管这叫“共振跃迁”：让AI成为你的思考伙伴，而不是替你做决定。所以，要想让AI当养料，而不是反过来被它驾驭，前提只有一个：你得有资格当那个“做决定”的人。这个资格，比“主体性”更重要，我把它叫作——“定义权”。现在的行业焦虑在于，我们习惯了让算法告诉我们什么是好作品，什么是爆款。但如果创作者的标准被平台数据和AI模型所定义，那我们所谓的“选择”，不过是在别人画好的圈子里打转。真正的“道”，不仅是审美判断，更是争夺“定义权”。是你敢于定义什么是好电影，什么是动人的故事，而不是被流量牵着鼻子走。没有这个“定义权”，你哪怕技术再牛，也只是算法的奴隶。第一层，术的执行者。会工具、会提示词、能把AI跑起来，这一层最容易被替代。说句不好听的，纯执行的位置，AI坐得比你稳。它不抱怨、不加班、不出错，你拿什么和它比？这层焦虑在一线已经变成了现实。2025年，北影节论坛上，编剧张珂算了一笔账：过去把一百场戏的剧本提炼出一百句摘要、生成导图，需要几天；AI只要一分钟。但他随即说了一句更让人后背发凉的话：“我是做助手出身的，我们不需要助手了，你想从大编剧的助手逐渐成长为一个青年编剧，这条路会很窄。”而反观另一端，2026年一季度，实力派演员的片酬反而上涨了23%。两极分化的加速，本身就说明一件事：术被填平的地方，道反而更值钱了。[9]第二层，术的运用者。会动脑子用AI，不是只会按指令输出，而是把AI当成一个对话者：你说一个想法，它给你几个方向，你从中做判断、做取舍，再让它往你选的方向走。这个过程中，AI负责“多”，你负责“对”。第三层，道的主导者。有取舍、有判断、有非说不可的东西，这一层不需要和AI竞争，因为AI压根不参与这个层面的比赛。它不知道你为什么要拍汾阳而不是上海，不知道你为什么觉得梅子酒比宇宙更重要，不知道你心里那个“对”长什么样。三层境界之间没有捷径。你不能今天还在第一层，明天买了一个高级账号就跳到第三层。因为“道”不是学来的，是活出来的。你连自己本该长成什么样都没见过，就已经被AI替掉了。经过前面的讨论，答案已经清晰了。剩的不是你会用什么软件、能写什么样的提示词，剩的是你活过的这些年，你看过的每一个下午的光线、你在某个深夜翻来覆去想不通的问题、你挨过的每一个巴掌和那些让你说不出话但一直留在身体里的东西。这些东西加起来，就是你的“道”。它不能速成、不能下载、不能被任何AI从数据库里生成出来。而这正是AI时代给创作者最大的礼物：当技术门槛被填平，那些靠手艺吃饭的人确实会慌。但那些有东西想说的人、那些底子不空的人终于不再被技术门槛挡在门外了。以前你想拍一部电影，要组班子、要学打光、要会剪辑、要有设备、要有钱。现在你可以一个人加一台电脑做出百分之九十以前需要一个团队才能做的事。门槛消失了，剩下比的就是你最本质的东西：你想说什么？你为什么觉得这件事值得说？你能不能用你自己的方式把它说出来？术让你走得快，道让你知道往哪走。AI可以让你跑得飞起来，但如果没有方向，跑得越快离得越远。而当AI把“走得快”这件事做到极致之后，唯一剩下的、不可被替代的，就是“往哪走”那个判断。这个问题的答案，不在AI，不在提示词，在你。在你活过、痛过、爱过之后，还想对这个世界说点什么。参考文献
[1] 塔可夫斯基. 雕刻时光[M]. 张晓东, 译. 海口: 南海出版公司, 2016.[2] 侯孝贤. 侯孝贤电影讲座[M]. 桂林: 广西师范大学出版社, 2009.[3] 是枝裕和. 有如走路的速度[M]. 陈文娟, 译. 海口: 南海出版公司, 2016.[4] 贾樟柯. 贾想I: 贾樟柯电影手记1996—2008[M]. 北京: 台海出版社, 2017.[5] 贾樟柯. 贾想II: 贾樟柯电影手记2008—2016[M]. 北京: 台海出版社, 2018.[6] 陈洪伟. 真实时代趋势[Z]. 国家艺术基金演艺行业AIGC应用创编人才培训项目, 2026.[7] 陈洪伟. 新结构新方法[Z]. 国家艺术基金演艺行业AIGC应用创编人才培训项目, 2026.[8] 梁君健. 从“可看”到“好看”, AIGC短剧要努力[N]. 人民日报, 2025-11-04.[9] 任思雨. 今年北影节，每个人都被问到了同一个问题[N]. 中国新闻网, 2025-04-25.[10] 郎佳慧. 当AI闯入影视界 贾樟柯：真实世界的拍摄乐趣无可替代[N]. 中国新闻网, 2025-04-21.[11] Robinson J. Christopher Nolan”s Terrifying Warning About AI[N]. The Atlantic, 2023-07-25.[12] 陈洪伟. AI让娱乐平权，但创作从来无法平权[EB/OL]. 微信公众号“不二的二周KAN”, 2026-08-09附记
这次项目的课程没有教会我任何一个软件，它只是把一个问号，硬塞进了我的脑子：工具没了你，还剩什么？这篇报告，就是那个问题在我脑子里滚了一个多月之后，掉下来的那点渣。写到最后我反而更怕了。怕的不是AI学会了拍电影——是它一上手，我们就发现，自己这些年赖以为生的，原来大多只是“术”，而那个叫“道”的东西，我们其实一直没真正拥有过。AI没有偷走我们的创作，它只是把我们一直空着的地方，给照亮了。它像一面镜子，照出了中国电影行业原本就存在的“道”的贫瘠。很多时候，我们的问题其实和AI没有一毛钱关系——是我们自己不再努力理解世界，只剩下类型外壳和情绪计算。AI只是加速了这个暴露的过程。所以这篇东西没能给出答案，它只替我把一个更大的问号拎到了台面上：当未来AI能替我们感动、替我们悲伤、替我们把“表达”做得又快又准又便宜，我们还要不要、还敢不敢亲自去活一段值得被讲出来的生命？如果连这个问题都懒得问了，那被抹平的，就真的不只是“术”了。行文至此，本已定稿十余日，原以为思考已暂告段落。然今日凌晨拜读陈洪伟老师新作《AI让娱乐平权，但创作从来无法平权》，文中关于“定义权”与“思维介入”的洞见，如一道闪电，瞬间照亮了我文中尚存模糊的地带，也让我看到了原有论述的局限。虽文稿已成，但为了回应这一最新的思想激荡，我决定打破“完成时”的状态，连夜对关键章节进行增补与修缮。这篇论文始于课堂的启发，却不应止于数日前的截稿。这种时间上的“意外”或许正是一种隐喻：在技术飞速迭代的当下，关于创作本体的追问从未停止。真正的“认知重生”，往往就发生在你愿意为了一个更精准的观点，去推翻那个“已经定稿”的旧我，让思想在废墟上重新站立的瞬间。本文系国家艺术基金2026年度艺术人才培训资助项目《演艺行业生成式人工智能应用创编人才培训》学员成果。
夜雨聆风